05、报名班通播课成果启示综上所述，该研究提出了一种新的机器智能方法LocalTransform，它通过识别反应中心并应用数据驱动的一般反应规则来预测有机反应结果。

丨第图2 Localtransform的整体预测综合解决方案 ©2022SpringerNature（a）Localtransform模型的体系结构。2、碳交堂LocalTransform能够通过识别化学反应中心来预测反应结果，碳交堂并根据局部化学环境变化然后通过全局注意机制的选择性来识别反应原子，通过精准的构型预测分析，准确描述了测试反应中99.7%的实验结果。

现有实验研究虽然已经合成了诸多新分子，培训且人类在其应用领域的探索热情高涨，但这往往需要专业的化学家来准确预测化学反应的结果。02、线直成果掠影在此，线直韩国国际科学技术院化学与生物分子工程系YousungJung教授团队设计了一种广义反应模板（generalizedreactiontemplate,GRT），这是一种仅通过原子映射法描述反应前后原子构型局部变化，而没有特定原子类型或官能团信息的反应模板。图4模型预测分数大于0.99但匹配失败的例子 ©2022SpringerNature图5在人类基准数据集上进行Localtransform预测©2022SpringerNature（a）与WLDN、报名班通播课MolecularTtransformer和制定人类基准数据集的人类专家相比，报名班通播课Localtransforme的Top-1精确匹配准确度最高，该数据集由80个反应和各种罕见的反应模板库组成。

文献链接：丨第Ageneralized-template-basedgraphneuralnetworkforaccurateorganicreactivitypredictio，2022，https://doi.org/10.1038/s42256-022-00526-z） 本文由LEB供稿。（b）与a中相同的数据分析，碳交堂但基于本工作中提取的GRT进行了分组。

凭借出色的实验结果和LocalTransform的优点，培训研究人员设想，培训如果数据集中提供了相应的元数据，该模型甚至有望用于预测有机反应副产物和反应产率，如果成功，这将是一个极大的突破，希望未来能有持续的报道产生。

在USPTO-480k数据集上训练和评估的LocalTransform产生了良好的Top-1和Top-2精确匹配准确度值，线直分别为90.8%和94.8%。猫咪脖子脱毛是由于猫咪的皮肤对某些因素，报名班通播课如炎症、激素或其他病毒感染而产生不良反应，出现了过度脱毛的症状。

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